用AI在设计中赚钱: 探索在室内、建筑和景观设计中Stable Diffusion的潜力

在人工智能快速发展的时代,设计师们面临着前所未有的机遇,可以利用人工智能的强大能力来提高工作质量和效率,同时发掘新的业务增长途径。本文探讨了人工智能图像生成在室内设计、建筑和景观建筑领域的变革潜力。此外,它还提供了宝贵的见解,让您可以利用前沿技术(如Stable Diffusion)在这些行业内开辟新的商机。

设计过程中的痛点

作为一位前景观建筑设计师,我亲身经历过许多低效的设计环节,尤其是在概念设计和草图设计等早期阶段。虽然有些人可能不会将这些挑战视为重大问题,因为这些传统设计流程在行业内根深蒂固,但人工智能的出现为提高这些传统流程的效率带来了新契机。室内和建筑设计也面临着类似的障碍。以下我们将剖析设计过程中遇到的主要痛点:

设计沟通

设计师与客户之间的有效沟通一直是一个长期挑战,尤其是在设计初期阶段。对于室内和住宅景观设计而言,设计师们经常面临着快速为客户生成多种设计方案并获取反馈的任务。这种反复的过程涉及大量来回沟通,传统的媒介如手绘图、2D平面图和3D模型有时无法充分传达设计理念,或难以根据反馈快速修改。

设计探索

在最终确定设计方案之前,设计师需要进行大量探索以寻找最佳解决方案。这通常涉及从设计参考中寻求灵感,并根据现有的空间限制和客户偏好对设计进行调整。然而,这个过程是非常耗时的,并且严重依赖于设计师的专业知识和创造力。

3D渲染

3D渲染在建筑和室内设计领域至关重要。传统方法是使用诸如SketchUp、Rhino和3ds Max等3D建模软件构建模型,然后使用V-Ray、Lumion和Enscape等渲染软件生成最终渲染图。然而,这个过程非常耗费资源,无论是时间还是硬件要求都很高。此外,要实现高质量的渲染图需要丰富的技能和经验。

Stable Diffusion在设计中的功能

Stable Diffusion是一种强大的人工智能图像生成模型,能够根据文本提示或图像参考生成高质量的图像。这些生成的图像具有非常逼真的效果和多样性,使其在各种设计应用中都很有价值。下面我们将深入探讨Stable Diffusion在设计行业中的主要功能。

文本到图像 | txt2img

这是Stable Diffusion的核心功能。它允许用户根据文字描述生成图像。例如,设计师可以输入设计理念的文字描述,Stable Diffusion就会根据描述生成多种设计方案。这大大提高了设计探索过程的效率,为设计师提供了更广阔的选择空间。此外,它还可以作为设计沟通的工具,让设计师能够根据客户反馈快速修改设计方案。

然而,该功能的一个显著缺陷是,它严重依赖于高度详细和准确的文本描述。因此,生成的图像可能无法完全符合设计师的愿景,因为文字描述往往缺乏设计所需的全面空间语境。建议在设计的早期阶段使用此功能生成的图像作为参考,以供进一步探索。

图像到图像 | img2img

此功能根据用户提供的图像参考生成图像。与文本到图像功能不同,它生成的图像在空间上下文方面更加准确,因为图像参考包含了丰富的信息。例如,设计师可以输入一张现有的室内照片以及设计理念的文字描述。随后,Stable Diffusion可以基于图像参考和用户提示生成多种设计方案。与文本到图像功能类似,这一功能有助于设计探索和沟通。

然而,图像到图像功能的一个缺陷是,它严重依赖于图像参考,这可能导致生成图像的多样性不足。虽然Stable Diffusion提供了一些参数来调整输出的多样性,但要有效地使用这些参数需要相当的技能和经验。此外,该功能无法在生成的图像中引入新的元素,因为图像参考是固定的。

ControlNet（高级）

ControlNet作为一种解决稳定扩散模型及其变体在生成可控图像方面的限制的方案而出现。虽然这些原始模型擅长生成新颖的图像，但它们通常缺乏对生成结果的控制。尽管Img2Img在风格上提供了一定的控制，但最终图像中的姿势和物体结构仍可能存在显著变化。ControlNet通过使用基于稳定扩散的神经网络进行图像生成来解决这个问题。它引入了对输入图像和提示进行条件处理的新方法，可以精确控制最终图像的各个方面，如姿势、边缘检测、深度图等。

毫无疑问，ControlNet被证明是设计中理想的3D渲染工具，提供了对对象结构的精确控制。与图像转换功能不同，ControlNet可以完全改变生成图像的风格，同时保持输入图像的空间结构。例如，通过输入现有草图3D建筑模型的截屏以及对所需设计风格的文本描述，ControlNet可以生成完全渲染的风格化建筑模型图像。因此，此功能显著提高了3D渲染过程的效率，为设计师提供了高质量的渲染图像。

Inpaint & Sketch (高级)

虽然上述所有功能都擅长生成新图像,但如果设计师需要在现有图像中添加或移除元素,该怎么办?Inpaint & Sketch功能为这一难题提供了解决方案。通过在现有图像上标记出所需的更改区域和说明,Stable Diffusion可以生成相应的修改后图像。例如,假设一位室内设计师希望在一张现有室内照片中添加一张桌子。利用这一功能,设计师可以在需要放置桌子的区域勾画出来,同时给出特定的颜色和位置说明。随后,Stable Diffusion可以生成将桌子无缝融入的新图像,如设计师所期望的那样。同样,这一功能也可用于移除任务,比如从一张现有的室内照片中移除一堵墙,从而露出窗外的景色。显而易见,Inpaint & Sketch功能对于设计沟通和完善3D渲染图像都是非常宝贵的。

新的商业机遇

在探讨了设计过程中的挑战以及Stable Diffusion在解决这些挑战方面的变革作用之后,我们可以看到,这项技术为设计行业孕育了新的商业机遇。下面我们将提出利用Stable Diffusion来开拓新的业务增长途径的独特观点。

AI渲染服务/平台

传统的3D渲染过程既耗时又耗资源,需要大量技能和经验才能产生高质量的结果。Stable Diffusion提供了一种革命性的解决方案,提高了3D渲染的效率,并为设计师提供了一流的渲染图像。这个商业创意的核心是为其他设计师或公司提供AI渲染服务,对渲染图像或订阅服务收费。这种服务的关键优势在于能够以传统成本和时间投入的一小部分就快速提供高质量的渲染图像,满足不同的设计需求。

Paint-to-Design平台/应用程序

Inpaint & Sketch功能可以在现有图像中添加, 移除或修改元素。该商业创意的核心是提供一个平台或应用程序,让用户可以在现有图像上勾画出需要修改的区域,并提供相应说明,然后生成体现这些更改的新图像。这个多功能平台/应用程序涵盖了室内设计、建筑和景观设计等多个设计领域。它的主要优势在于能够为用户提供高质量的图像,以体现他们期望的更改,从而满足不同的设计需求和受众。

AI 2D概念生成平台

2D绘图在设计沟通和探索中扮演着重要角色。利用图像到图像功能,我们可以无缝生成大量基于现有场地或平面图的2D概念设计图。该商业创意的核心是提供一个平台,让用户输入场地或平面图,然后便捷地根据输入图像生成多种2D概念设计图。这个多功能平台涵盖了景观设计、建筑和城市规划等多种设计应用。该平台的关键优势在于能够快速为用户提供多样化的2D概念设计图选择,从而提高设计过程的效率。此外,它的通用性使其适用于各种设计需求和受众。

AI图像生成教程视频

随着人工智能不断重塑设计行业的格局,许多设计师都希望利用Stable Diffusion等AI图像生成工具来提升自己的设计流程。该商业创意的核心是提供教程视频,全面指导如何利用AI图像生成工具来实现设计沟通、探索和3D渲染等不同目标。这些教程视频可以作为独立课程销售,或通过订阅模式提供。

结论

总之,将人工智能(尤其是像Stable Diffusion这样强大的模型)融入设计行业,为革新设计过程带来了重大机遇。通过解决长期存在的痛点,如低效的沟通、探索和渲染流程,人工智能为设计师开辟了创造力、效率和业务增长的新途径。

通过诸如文本到图像和图像到图像生成等功能,Stable Diffusion有助于快速设计探索并增强设计师与客户之间的沟通。此外,像ControlNet这样的高级功能能够精确控制生成的图像,提高3D渲染的质量和效率。

这些先进的功能不仅简化了现有的设计流程，还为创新的商业模式铺平了道路。从AI渲染服务到AI驱动的概念生成的平台，新的创业机会是巨大的。此外，设计实践中对AI整合的需求不断增长，为相关教育提供了机会，例如针对寻求有效利用AI工具的设计师的教程视频。随着设计行业拥抱AI，那些利用Stable Diffusion等模型的企业将蓬勃发展。通过这些技术进展，AI有望塑造设计的未来，开启创新和增长的新途径。